Bitcast

Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.

Dado um tensor `input`, esta operação retorna um tensor que tem os mesmos dados de buffer que `input` com tipo de dados `type`.

Se o tipo de dados de entrada `T` for maior que o tipo de dados de saída `type`, então a forma muda de [...] para [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)].

Se `T` for menor que `type`, o operador requer que a dimensão mais à direita seja igual a sizeof(`type`)/sizeof(`T`). A forma então vai de [..., sizeof(`type`)/sizeof(`T`)] para [...].

tf.bitcast() e tf.cast() funcionam de forma diferente quando o dtype real é convertido como um dtype complexo (por exemplo, tf.complex64 ou tf.complex128), pois tf.cast() torna a parte imaginária 0 enquanto tf.bitcast() fornece o módulo erro. Por exemplo,

Exemplo 1:

>>> a = [1., 2., 3.] >>> equality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) Traceback (última chamada mais recente): ... InvalidArgumentError: Cannot bitcast from 1 to 18 [ Op:Bitcast] >>> equality_cast = tf.cast(a, tf.complex128) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] , forma=(3,), dtipo=complexo128)

Exemplo 2:

>>> tf.bitcast(tf.constant(0xffffffff, dtype=tf.uint32), tf.uint8)

Exemplo 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> igualdade= tf.equal(x,y) >>> igualdade_cast = tf. cast(equality,tf.float32) >>> equality_bitcast = tf.bitcast(equality_cast,tf.uint8) >>> print(equality) tf.Tensor([False True True], shape=(3,), dtype=bool ) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([0. 1. 1.], shape=(3,), dtype=float32) >>> print(equality_bitcast) tf.Tensor( [[ 0 0 0 0] [ 0 0 128 63] [ 0 0 128 63]], forma=(3, 4), dtipo=uint8)

OBSERVAÇÃO : Bitcast é implementado como uma conversão de baixo nível, portanto, máquinas com diferentes ordenações endian fornecerão resultados diferentes. Uma cópia do buffer de entrada para o buffer de saída é feita em máquinas BE quando os tipos são de tamanhos diferentes para obter os mesmos resultados de conversão que nas máquinas LE.